Les données jouent un rôle clé pour votre activité. Elles vous renseignent sur le profil de vos clients, vos performances et les tendances.
Cependant, en cas d’erreur, de doublon ou de manque de pertinence, les données peuvent être dommageables. C’est particulièrement vrai des données produit. Selon l’Étude Consommateurs 2023 de Salsify, 55 % des consommateurs à travers le monde renoncent à acheter un produit si la qualité du contenu produit est mauvaise.
En outre, d’après une étude Gartner, 60 % des entreprises indiquent ne pas mesurer les coûts annuels liés à une mauvaise qualité de la donnée. McKinsey & Company constate pourtant qu’investir dans l’architecture des données, c’est-à-dire le processus de gestion des données, peut permettre une baisse de 5 à 10 % de ces coûts à court terme (environ 6 mois).
Définition de la mauvaise qualité de la donnée
Une donnée de mauvaise qualité est une donnée erronée ou qui manque de pertinence. Elle peut être incomplète, être considérée comme un doublon, ne pas avoir été collectée correctement ou encore ne pas être utile. Dans le cas des données produit, il peut s’agir d’une information incomplète ou incohérente, ou d’un contenu qui ne répond pas aux questions essentielles que les consommateurs se posent sur vos produits.
On pourrait penser que plus on dispose de données, mieux c’est mais ce n’est pas aussi simple. Si les données ne peuvent pas remplir la fonction à laquelle vous les destinez ou que vous les conservez sans autre fin, ce sont aussi de mauvaises données.
Voici les principales causes de la mauvaise qualité de la donnée
L’erreur humaine
La saisie manuelle des données est source d’erreurs, en particulier si vous travaillez à l’échelle internationale. Il peut y avoir un décalage entre les données saisies par votre équipe européenne et celles saisies par votre équipe américaine.
Les données obsolètes
Ce qui était autrefois une source de vérité devient rapidement une information dépassée, ce qui peut fausser vos résultats. Par exemple, si la majorité des consommateurs ont découvert votre produit par le biais d’une annonce publicitaire il y a deux ans, ils le découvrent peut-être aujourd’hui grâce au référencement naturel. Si vous maintenez des données obsolètes en circulation, votre principale source d’acquisition n’est peut-être pas celle que vous imaginez.
Les données inexactes
Des doublons, des éléments essentiels manquants ou des données non conformes sont considérées comme des données inexactes.
Des processus manuels chronophages
La collecte du contenu produit implique souvent des processus manuels chronophages, y compris des échanges par email et des feuilles de calcul sans fin afin de recueillir des données produit à jour. Ces processus sont source d’erreurs en raison du temps considérable qu’ils prennent.
Les coûts de la mauvaise qualité de la donnée pour votre entreprise
Des données de mauvaise qualité sont préjudiciables. Si vous prenez des décisions en vous reposant sur ce que vous pensez être une source unique de vérité, il est décevant de réaliser que vous y laissez de l’argent.
Les données produit erronées sont particulièrement gênantes car elles peuvent avoir des conséquences financières considérables, notamment sur le chiffre d’affaires mais pas seulement. La mauvaise qualité de la donnée a d’autres conséquences plus ou moins graves.
La fuite des acheteurs
De plus en plus d’acheteurs optent pour des expériences d’achat omnicanales, comme l’utilisation d’un smartphone lors d’une visite dans un magasin physique. Aussi, des données de mauvaise qualité, incomplètes ou obsolètes, peuvent affecter leur expérience d’achat et entraîner de la confusion voire la perte de ventes.
L’augmentation des rappels de produit
Si vos données sont exactes et complètes, il est plus facile d'identifier les clients susceptibles d’être affectés par un rappel de produit et réduit ainsi le risque d’un rappel de masse, ce qui serait à la fois chronophage et coûteux.
Les amendes et les pénalités
Un mauvais stockage ou une mauvaise collecte des données peut entraîner des amendes élevées. Il est crucial de veiller à ce que les méthodes de collecte, de stockage et d’organisation des données soient irréprochables pour respecter la gouvernance des données et éviter toute amende inutile qui peut avoir un impact à la fois sur le chiffre d’affaires et la réputation de votre entreprise.
La perte de productivité
Si les équipes ne disposent pas des données dont elles ont besoin pour avancer et prendre des décisions, la collaboration transversale devient difficile et le niveau de productivité peut chuter.
La prise de mauvaises décisions
Il est impossible de prendre des décisions pertinentes si on dispose uniquement de données de piètre qualité. Si vous fondez votre prochaine initiative sur des informations inexactes et partielles, vous courez le risque que vos décisions ne profitent pas à votre entreprise ni à vos clients.
La perturbation des processus commerciaux critiques
Une seule donnée de mauvaise qualité peut avoir des répercussions sur plusieurs processus commerciaux. Par exemple, une donnée de fabrication erronée peut affecter toute la chaîne de production, tandis qu’une erreur d’étiquetage sur un produit peut entraîner le retour de toute une cargaison.
L’augmentation des coûts
Des données erronées peuvent non seulement faire baisser votre chiffre d’affaires mais également augmenter vos coûts d’exploitation, surtout si elles sont nombreuses. Vous devrez alors allouer des ressources pour corriger les incohérences, un processus chronophage qui empêche de se concentrer sur des tâches à valeur ajoutée. Selon Gartner, la mauvaise qualité des données peut coûter aux entreprises entre 9,7 et 14,2 millions de dollars en moyenne par an.
Comment atténuer le risque d’erreur et de mauvaise qualité de la donnée
Vous savez maintenant à quel point des données de mauvaise qualité peuvent être préjudiciables à votre entreprise. Voici quelques moyens de réduire le nombre d'erreurs dans votre système.
1. Vérifier les sources
La meilleure façon de s’assurer de la bonne qualité de la donnée est de revenir à la source. Il se peut que vous vous procuriez des informations au mauvais endroit ou que vous vous concentriez sur des mesures redondantes. Prenez le temps d’identifier les sources pour collecter des données de qualité et utiles et définissez la finalité de la collecte.
2. Employer des méthodes de collecte de données exactes et pertinentes
Il est inutile de collecter des données qualitatives pour connaître le pourcentage de personnes qui ont acheté plus de 3 produits. Passez en revue vos méthodes de collecte pour vous assurer qu’elles sont en phase avec vos objectifs ou avec le type de données dont vous avez besoin.
3. Élaborer des processus simplifiés et normalisés
Les données risquent d’être dispersées si plusieurs collaborateurs ou plusieurs équipes les exploitent de différentes manières. Mettez au point des processus normalisés que tout le monde peut suivre pour veiller à ce que les mêmes données soient collectées à chaque fois. Cela concerne la devise choisie pour les valeurs monétaires - dollar américain vs. euro - et la catégorie de donnée : la donnée est-elle indispensable ou juste intéressante ?
4. Supprimer les doublons
Si vous avez de nombreuses données de mauvaise qualité, il est probable que vous collectiez la même information auprès de plusieurs sources contradictoires. Identifiez la source de chacune des données et veillez à ce qu’elle ne soit collectée qu’une seule fois. Parallèlement, passez les données au peigne fin et éliminez les doublons.
5. Automatiser la saisie des données
L’erreur humaine est l’une des principales causes de mauvaise qualité de la donnée. Il suffit d’une erreur de frappe ou d’une omission sur un formulaire pour que les choses tournent mal. L’automatisation des processus de collecte réduit le risque d’erreur humaine et simplifie les tâches. De nombreux outils éliminent automatiquement les doublons et signalent les données incomplètes.
L’intégration d’une solution pour l’e-commerce comme une plateforme de gestion de l’expérience produit (PXM pour product experience management) est un moyen de réduire drastiquement le risque d’erreur dans la collecte et la gestion des données et de gagner en performance.
Les avantages des solutions pour l’e-commerce :
- Garantir la qualité et la sécurité des données : vous pouvez choisir le type de données à collecter, fournir des critères à respecter et vous assurer que les données sont stockées de manière sécurisée afin d’éviter des amendes.
- Exploiter des outils pour réussir : donnez à vos collaborateurs des outils pour collecter, stocker et analyser les données à partir d’un système centralisé.
- Identifier rapidement les erreurs : repérer les erreurs à l’œil nu peut prendre du temps mais avec la technologie, il suffit de quelques millisecondes pour y parvenir.
Comment remédier durablement à la mauvaise qualité de la donnée
Les données erronées sont pour votre entreprise comme les fissures dans les fondations d’un bâtiment : si elles ne sont pas comblées correctement, elles s’agrandissent avec le temps.
Une architecture de données efficace peut atténuer le problème en vous aidant à planifier la gestion, la collecte, la diffusion et l’utilisation des données dont vous disposez.
En établissant un cadre normalisé pour l’ensemble de votre équipe, vous pouvez réduire les erreurs et vous assurer que vos informations proviennent bien d’une source unique de vérité.
